114
для обучения. Ограничения применения сетей с циклами в такой постановке связаны со слишком малым (порядка N/ log(N), где N - размер сети) количеством шаблонов, среди которых возможно выбрать решение.
Модель сети нейронов с двумя типами возбуждения
Простейшей моделью, состоящей из двух нейронов, является модель "winner takes all" ("победитель забирает все") (рис. 3.37, слева), частный случай сети Хопфилда. Эта модель, где два нейрона соединены между собой подавляющими связями, иллюстрирует, как мозг принимает решения, не попадая в ситуацию "Буриданова осла". Система имеет два устойчивых состояния, выбор между которыми может происходить до какой-то степени случайно, когда в начале оба нейрона не возбуждены. Когда один из нейронов становится возбужденным, в рамках модели система продолжает оставаться в устойчивом состоянии; вопрос о возврате в невозбужденное состояние можно поставить только в более широком контексте.
Рис. 3.37: Модель «Winner takes all»
Возбужденные нейроны помечены темно-синим. Связи показаны стрелками; неактивные связи показаны пунктиром. Справа показано возможное расширение модели за счет учета слабых уровней возбуждения (светло-синий).
Более внимательный анализ существующих в мозге синапсов позволяет уточнить, что в большинстве синапсов медиатором служат глутамат и аспартат. Но в некоторых синапсах в ЦНС используется для передачи возбуждения медиатор ацетилхолин, основной медиатор в периферической нервной системе. При этом механизмы, через которые в ЦНС возбуждение передается через глутаматовые и ацетилхолиновые синапсы, принципиально отличаются тем, что:
•возбуждение клетки через рецепторы ацетилхолина приводит к высвобождению ионов кальция и интенсивному поглощению энергии возбужденной клеткой,
•возбуждение клетки через рецепторы глутамата регулирует в основном обмен ионов натрия и калия и не приводит к интенсивному поглощению энергии.
В предположении о двух типах возбуждающих синапсов, в модель "winner takes all" можно внести дополнение (рис. 3.37, справа). Если предположить, что возбуждение в этой модели передается ацетилхолиновыми связями, то предварительное малое возбуждение клетки через дополнительные рецепторы глутамата может обусловить выбор устойчивого состояния при появлении необходимости сделать такой выбор.
115
Рис. 3.38: Модель многослойной сети с двумя направлениями передачи информации
Слой примерно соответствует ассоциативной сети. Шаги 1, 2 показывают этапы передачи информации. Возбужденные нейроны помечены темно-синим. Слабо возбужденные нейроны показаны светло-синим. Два типа связей показаны стрелками двух типов.
Эту модель можно обобщить и предположить, что в мозге существует два направления распространения информации (рис. 3.38). Первое направление служит для регулировки и подстройки и передается через рецепторы глутамата; тогда как, информация второго рода приводит в итоге к возбуждению мышц и передается через рецепторы ацетилхолина. Разделение сети на слои, схематично показанное на рис. 3.38, совместимо с предположением о двух направлениях передачи информации. Связи внутри каждого слоя при этом предполагаются тормозящими, как и между парой нейронов в модели "winner takes all". Допущение об отделении этого, третьего, типа связей, сигнал от которых приводит к безусловному подавлению активности клетки, также согласуется с данными нейробиологии. Медиатором в большей части тормозных синапсах является гамма-аминомасляная кислота (ГАМК), и при торможении через рецепторы ГАМК наблюдают эффект "шунтирования" (shunting inhibition), безусловного подавления остальных потупающих в клетку сигналов.
Разделение сети нейронов на слои в модели сети, хотя это и условное схематичное представление нервной системы, соответстует возможности разделения всего объема знаний об окружающем мире, сохраняющемся в ЦНС, на относительно независимые фрагменты. Язык человека отражает способ его мышления, и первичными фрагментами при передачи знания в языке являются слова, примерно соответствующие четко отделяемым объектам и устойчивым понятиям окружающего мира, так что значение каждого слова понятно как говорящему, так и слушающему. Каждый из объектов может быть устроен сколь угодно сложно, но, представив возможные и практически значимые состояния объекта как перечисляемое множество, модель такого объекта возможно составить из ограниченного числа нейронов, объединенных в общий слой через тормозящие связи.
В простейшем примере слоя, сети "winner takes all", количество нейронов определяет возможные состояния, а активность одного из нейронов в слое - выбор из возможных состояний.
116
В сети "winner takes all" все нейроны связаны между собой тормозящими связями, но, убрав из подобной сети некоторые из связей, количество возможных состояний следует скорректировать, и в некоторых из состояний могут быть активны сразу несколько нейронов. При "подстройке" ("обучении") сети, переход типа связи от тормозящей к нейтральной, и обратно, позволяет "подогнать" систему связей в слое к объекту, который моделирует этот слой. Слой в описываемой сети следует рассматривать в контексте взаимодействия с другими слоями, и описанный процесс обучения, открывая возможность быть активными сразу нескольким нейронам в слое, позволяет настроить, среди свойств объекта, варианты его взаимодействия с другими объектами. С этим способом настройки модельной сети можно связать описанный в нейробиологии эффект переключения направления регуляции в рецепторах ГАМК при развитии мозга.
Разделение сети на слои в предложенной модели позволяет прояснить, как мозг способен принимать решения настолько быстро, при огромном объеме сохраняемых там знаний. А именно, в устройстве модели можно заметить сходство с моделью сворачивания белка (раздел 2.5), где черты принципа "разделяй и властвуй" совмещены с разделением задачи на согласованные части. В алгоритмах, относящихся к "динамическому программированию", где также проводятся расчеты по подобной схеме, с необходимостью вводятся два этапа, подобные двум направлениям передачи информации в описанной модели.
При моделировании некоторой системы по законам физики, возможность рассчитать, хотя бы приближенно, поведение системы, увязана со степенью независимости частей, составляющих эту систему. Подобно этому, при настройке разделения сети на слои, в описываемой модели, переключение тормозящей связи до уровня нейтральной может отражать факт независимости отдельных объектов, и существенно повышать эффективность работы сети.
Парадоксальное отличие человека, и его поведения, от компьютерной системы, в том что, в отличии от человека, алгоритм для компьютера составляет разработчик, находящийся вне этой системы. Для животных, подобных человеку по анатомии и по устройству нервной системы, можно также примерно указать цели, определяющие поведение и необходимые для выживания особи
ивида в целом. Поток информации, поступающий в мозг от органов чувств, подобен входным данным в компьютерной программе. Но цели поведения, как, например, потребность в пище,
идаже потребность в пище определенного рода, можно рассматривать как поток информации другого рода, чем сигналы, посылаемые органами чувств.
117
Рис. 3.39: Головной мозг и некоторые из "сплетений" в периферической нервное си-
стеме credits: NASA
Модель, предполагающая два направления распространения информации, позволяет увязать меняющиеся и определяемые вне мозга цели поведения со "слабыми" сигналами, передающимися через рецепторы глутамата. Этот род информации определят выбор из возможных альтернатив, когда от органов чувств приходит "сильный" сигнал, требующий немедленной реакции и распространяющийся по второму направлению, вплоть до возбуждения мышц.
Как все хорошо знают, поведение человека в полной мере не определяется его потребностями в насыщении и продолжении рода. Но, так же как цели поведения животного определяются вне мозга, цели и желания человека, любого рода, не следует искать внутри мозга. И потому, несмотря на то, что современные экспериментальные методы позволяют примерно локализовать в мозге зоны, относящиеся к владению языком или к восприятию языка искусства, категории информации такого рода не относятся непосредственно к целям поведения человека. Информация об их локализации и динамическом изменении не имеет смысла, хотя бы даже при намерениях прогнозировать и управлять поведением человека.
Прицельное воздействие на мозг, при примерном знании его устройства, может нанести травму психике. Эта травма может выражаться введением в состояние гипноза, но вопрос свободы воли человека при этом все же не имеет отношения к вопросу о его психическом здоровье. Регуляция дыхания и сердцебиения, необходимость в воздухе и циркуляции крови - наиболее глубокие и неотъемлемые из потребностей живого существа. И материя, в которой воплощена свобода воли человека, может быть увязана только с механизмами регуляции этих глубинных процессов. Так или иначе, но подлинные мотивы, руководящие человеческим разумом, следует искать за пределами человеческого разума.